IA et automatisation à Marrakech

L'IA générique répond à tout le monde pareil. La vôtre doit connaître vos produits, vos tarifs, votre jargon et vos règles.

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Brancher ChatGPT sur votre site ne constitue pas un projet d'IA. Un assistant qui ne connaît ni votre catalogue, ni vos prix, ni vos conditions d'annulation produit des réponses plausibles et fausses — et chaque réponse fausse vous coûte un client et parfois un litige.

Ce que nous construisons part de vos données : vos documents, votre historique, vos règles métier. Trois formes selon le besoin — un modèle spécialisé, un agent autonome, ou un enchaînement automatisé. La bonne réponse est souvent la plus simple, et nous le disons quand une automatisation à 3 500 MAD remplace un projet d'IA à 55 000.

§ 01

Trois formes concrètes

3 à 8 semaines

LLM sur mesure

Fine-tuning ou RAG sur vos documents. Le modèle apprend votre vocabulaire, vos formats et vos règles. Déployable sur votre infrastructure quand la confidentialité l'exige.

En savoir plus 2 à 6 semaines

Agents IA

Des agents qui agissent, pas seulement qui répondent : qualifier un lead, rédiger un devis, trier un ticket, relancer un impayé, surveiller un concurrent. Avec garde-fous et validation humaine.

En savoir plus 1 à 3 semaines

Automatisation

Connecter ce qui ne se parle pas : formulaire vers CRM, facture vers comptabilité, commande vers logistique, avis client vers relance. Souvent sans une ligne d'IA.

§ 02

Ce que nous avons construit ailleurs

Une partie de notre travail ne porte pas notre nom. Nous avons conçu, entraîné et évalué des modèles de langage — architecture, données, protocoles de mesure — avec une ambition simple : les rendre plus petits, plus rapides, moins coûteux à faire tourner. À l'échelle de l'industrie, notre contribution est minuscule. Elle est réelle.

Nous ne pouvons pas la publier sur cette page. Mais si vous avez besoin de voir avant de nous confier un projet d'IA, c'est une exigence saine, et nous serons ravis d'y répondre : signez un accord de confidentialité, et nous vous montrons le code, les mesures, et les échecs. C'est plus convaincant que n'importe quelle page de vente.

Concrètement, cela change une chose pour vous : nous ne découvrons pas ces systèmes depuis l'extérieur. Nous savons pourquoi un modèle hallucine, pourquoi un fine-tuning ne prend pas, et pourquoi une démonstration réussie ne devient pas un système fiable. C'est ce qui nous permet de vous dire non quand un projet ne tiendra pas.

§ 03

Vos données restent les vôtres

C'est la première question que pose toute entreprise sérieuse, et c'est la bonne. Trois niveaux sont possibles selon votre sensibilité.

Le plus courant : une API commerciale (Claude, GPT, Gemini) avec un contrat qui exclut l'entraînement sur vos données, et un filtrage des informations sensibles avant l'envoi. Le plus strict : un modèle ouvert — Llama, Mistral, Qwen — hébergé sur votre propre serveur ou sur un serveur marocain, sans qu'aucune donnée ne sorte. Entre les deux, une architecture hybride où seul le non-sensible sort.

Le choix se fait au cadrage, en fonction de ce que vous traitez, pas d'une préférence technique.

§ 04

Ce qui échoue, et pourquoi

La majorité des projets d'IA en entreprise échouent pour trois raisons répétitives, et aucune n'est technique.

D'abord, l'absence de critère de réussite : personne n'a écrit avant de commencer ce à quoi ressemblerait un succès, donc le projet ne finit jamais. Ensuite, des données non préparées : un dossier de PDF mal scannés ne devient pas une base de connaissance parce qu'on l'a branché à un modèle. Enfin, aucune boucle de correction : le système part en production, dérive, et personne ne le mesure.

Nous posons ces trois points au cadrage. Si le critère de réussite ne peut pas être écrit en une phrase mesurable, nous vous disons que le projet n'est pas prêt plutôt que de le facturer.

Méthode

Comment ça se passe

Étape 01

Cadrage

Le processus visé, son coût actuel en heures, le critère de réussite chiffré. Une page, validée par vous.

Étape 02

Prototype

Version testable sur un échantillon réel de vos données, en une à deux semaines. On mesure avant d'investir.

Étape 03

Production

Intégration à vos outils, garde-fous, journalisation, validation humaine sur les actions sensibles.

Étape 04

Suivi

Mesure de la qualité dans le temps, correction des dérives, réentraînement quand les données évoluent.

Questions

Questions fréquentes — IA & Automatisation

Faut-il entraîner son propre modèle ?

Presque jamais. Entraîner un modèle depuis zéro coûte des millions de dollars et n'a de sens que pour une poignée d'acteurs. Ce dont vous avez besoin s'appelle du fine-tuning — spécialiser un modèle existant sur vos données — ou plus souvent encore du RAG, où le modèle lit vos documents au moment de répondre. Le second est moins cher, plus rapide à corriger, et suffit dans la majorité des cas.

Combien coûte un projet d'IA pour une PME marocaine ?

Une automatisation simple démarre autour de 3 500 MAD. Un assistant RAG sur vos documents, en production, se situe entre 17 500 et 42 000 MAD selon le volume et les intégrations. Un fine-tuning avec évaluation dépasse généralement 53 500 MAD. Le cadrage vous donne une fourchette avant tout engagement.

L'IA peut-elle vraiment remplacer une partie de mon équipe ?

Elle remplace des tâches, pas des personnes. Les tâches qui se prêtent bien à l'automatisation sont répétitives, à faible enjeu unitaire, et vérifiables : trier, extraire, classer, résumer, pré-rédiger. Tout ce qui engage une responsabilité — un devis signé, un diagnostic, une décision — garde une validation humaine dans les systèmes que nous livrons.

Mes données peuvent-elles servir à entraîner un modèle public ?

Pas dans les configurations que nous déployons. Les API professionnelles d'Anthropic, OpenAI et Google excluent contractuellement l'entraînement sur les données transmises via leur offre entreprise. Et quand la sensibilité l'exige, on passe sur un modèle ouvert hébergé chez vous, où la question ne se pose plus.

Travaillez-vous en dehors de Marrakech ?

Nous travaillons à distance, avec des clients où qu'ils soient. Rien dans la création d'un site, la publicité ou l'IA ne dépend de l'endroit où nous sommes assis : le cadrage se fait en visioconférence, le reste par écrit. Le seul point où la ville compte, c'est le référencement local — connaître les requêtes, les concurrents et la saisonnalité d'un marché s'apprend en y travaillant, et Marrakech est celui que nous connaissons le mieux. Pour une entreprise de Casablanca, d'Agadir ou de Paris, nous faisons exactement le même travail ; il nous faut simplement quelques semaines de plus pour cartographier son marché.